Stailbur는 사무용품, MRO 산업용품, 기업 선물 및 기업 서비스를 중심으로 다양한 조달 수요에 대응합니다. 운영 환경은 조달, 공급업체, 제품 기준정보 시스템을 포함하며 H5 프런트엔드, 업무 애플리케이션, 데이터베이스, 캐시, 메시지 큐가 일상 업무를 지원합니다.
기업 조달업종60대 이상초기 연결 Linux 호스트조달 및 공급망핵심 업무 영역
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Guance를 통해 처음으로 인프라, 애플리케이션 트레이스, 프런트엔드 경험을 하나의 화면에서 확인할 수 있었습니다. 여러 팀이 몇 시간씩 조사하던 문제도 이제는 십여 분 만에 근본 원인을 찾을 수 있습니다.
비즈니스 과제
복잡한 의존 관계를 조사하려면 연결된 데이터가 필요합니다
업무가 확대되면서 하나의 요청이 여러 애플리케이션, 데이터베이스, 캐시, 메시지 큐를 거칩니다. 영향 범위를 빠르게 판단하고 분산된 데이터를 실행 가능한 조사 절차로 연결해야 했습니다.
시스템 간 의존 관계가 복잡해 장애 영향 범위를 파악하려면 여러 시스템을 단계별로 조사해야 했습니다. 범위 파악에만 평균 약 2시간이 걸렸습니다.
인프라, 트레이스, 프런트엔드 경험, 오류와 이벤트가 도구와 팀별로 분산되어 있었습니다. 시스템을 오가며 정보를 수작업으로 연결하느라 조사가 느려지고 핵심 단서를 놓칠 위험도 있었습니다.
리소스 이상과 느린 호출은 개별 서비스, 의존 노드, Span 수준까지 조사해야 합니다. 표준 절차가 없어 장애 대응이 개인 경험에 크게 의존했습니다.
주요 성과
85%+↓
시스템 간 장애 범위 파악 시간 단축
약45%↓
평균 복구 시간(MTTR) 단축
약60%↓
불필요한 알림 감소
SOLUTION
Stailbur × Guance — 솔루션
01
데이터를 통합하고 같은 정보에서 조사 시작
DataKit, APM, RUM으로 인프라, 트레이스, 프런트엔드 경험과 이벤트를 하나의 Guance 워크스페이스로 모아 서비스와 상·하위 의존 관계를 연결했습니다. 초기 도입에서 Linux 호스트 60대 이상과 핵심 애플리케이션을 연결했습니다. 공통 데이터를 바탕으로 조사와 복구를 진행하면서 MTTR이 약 45% 줄었습니다.
약45%↓
평균 복구 시간(MTTR) 단축
02
서비스 의존 관계를 따라 이상에서 근본 원인으로
서비스 토폴로지, 의존 관계, 트레이스 워터폴, 오류 추적과 성능 분석으로 개별 서비스와 Span까지 조사합니다. 한 데이터베이스 장애에서는 허니콤 뷰에서 메모리 사용률 약 90%와 부하 상승을 발견한 뒤 관련 트레이스를 따라 약 15분 만에 근본 원인을 찾았습니다. 평균 장애 범위 파악 시간은 약 2시간에서 15분으로 줄었습니다.
85%+↓
시스템 간 장애 범위 파악 시간 단축
03
알림과 대응 절차를 표준화
등급별 알림과 알림 통합으로 불필요한 알림을 약 60% 줄여 실제 대응이 필요한 사건에 집중할 수 있게 되었습니다. POC에서 검증된 기능을 바탕으로 핵심 경로 대시보드, 조사 SOP, 로그·네트워크·Kubernetes 관측을 보완해 재사용 가능한 운영 표준을 구축할 예정입니다.
약60%↓
불필요한 알림 감소
도입 효과
업무를 빠르게 복구하고 지속적인 개선에 집중
01
핵심 조달 API의 응답 속도 개선
핵심 조달 API의 P95 응답 시간을 약 30% 개선했습니다. 느린 호출의 개선 지점이 명확해지고 사용자 경험 관련 불만도 줄었습니다.
02
팀 간 문제 이관 횟수 거의 절반 감소
운영과 개발이 같은 데이터 뷰에서 서비스, 의존 관계와 트레이스 증거를 공유해 조사 과정의 소통 부담을 크게 줄였습니다.
03
대응이 필요한 사건에 집중
알림 노이즈 감소와 빠른 복구가 핵심 업무 경로의 장애 영향 시간을 줄였습니다. 반복적인 정보 수집 대신 데이터에 근거해 판단하고 조치합니다.
향후 계획
로그, 네트워크, Kubernetes 관측 범위를 넓혀 컨테이너 환경의 전체 스택을 가시화할 예정입니다. 핵심 업무 경로를 중심으로 표준 대시보드와 등급별 알림을 구축하고 조사 SOP를 개선해 사업 성장을 지원합니다.
복잡한 조달 시스템을 명확하게 파악하세요
프런트엔드 경험, 애플리케이션 서비스와 인프라를 연결해 기업 조달 업무의 관측 및 문제 해결 절차를 통합하세요.
